您所在的能源细分领域是
煤炭开采与加工
石油天然气勘探开发
电力生产与供应（含火电、水电、新能源发电等）
新能源（光伏、风电、储能、氢能等）
能源装备制造
能源销售与服务
其他能源相关领域
您在单位中的岗位类型是
一线生产/运维人员
技术研发/工程人员
市场/销售/客户服务人员
职能支持（人力、行政、财务、法务等）
中基层管理人员
高层管理人员
您从事能源行业相关工作的年限是
1年及以下
1-3年（含3年）
3-5年（含5年）
5-10年（含10年）
10年以上
您所在单位开展员工离职调研的频率通常是
每有员工离职就即时开展
按季度定期汇总开展
按半年度/年度定期开展
仅在人员流失率异常升高时开展
从未系统开展过离职调研
您是否使用过问卷星文本导入功能来辅助搭建离职调研相关问卷
经常使用，是搭建问卷的主要方式之一
偶尔使用，在题目量较大时会用到
仅听说过但从未实际使用过
完全不了解该功能
您在开展能源行业员工离职调研时，通常需要纳入的核心调研维度有哪些
薪酬福利满意度
工作强度与排班合理性
职业发展与晋升空间
一线作业安全保障情况
团队氛围与上下级沟通
工作地点偏远/通勤不便问题
行业转型带来的岗位调整顾虑
家庭与工作平衡情况
其他
您认为使用文本导入方式批量录入调研题目，相比手动逐题编辑的主要优势是什么
大幅提升大批量题目的录入效率
便于提前在文档中统一打磨题目表述与逻辑
减少手动编辑过程中的错漏
方便团队成员协作修改题目内容后快速导入
未使用过，暂不了解优势
请您对使用问卷星文本导入功能搭建离职调研问卷的整体便捷性进行评分（1分非常不便，5分非常便捷）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在使用文本导入功能时，最常遇到的问题是
题目格式识别错误，需要反复调整排版
特殊题型（如评分、NPS、逻辑跳转题）无法直接导入
选项层级识别混乱，需要手动重新归类
导入后无法快速匹配能源行业专属的题目模板
没有遇到过明显问题
未使用过该功能
您认为针对能源行业离职调研场景，文本导入相关功能最需要补充哪些适配能力
预置能源行业离职调研高频题目的批量导入模板
支持识别一线岗位、技术岗、管理岗等不同岗位类别的题目分组
兼容企业内部已有的离职访谈文档格式直接导入
导入后自动匹配行业通用的离职原因分析标签体系
支持导入题目时同步设置对应题目的逻辑跳转规则
其他
您认为批量导入功能对于提升离职调研的问卷搭建效率帮助程度如何
帮助极大，能减少70%以上的搭建时间
帮助较大，能减少40%-70%的搭建时间
帮助一般，能减少10%-40%的搭建时间
帮助很小，基本和手动编辑效率差不多
没有帮助，反而因为格式调整花费更多时间
除了题目批量录入外，您在开展离职调研时还希望平台提供哪些配套支持
能源行业离职原因常模数据库对标
离职风险人群的提前识别分析
跨年度/跨部门流失率数据的自动对比
离职员工访谈记录的文本语义分析
调研结果自动生成人效优化建议报告
其他
您所在单位目前离职调研的问卷平均题目数量通常是
10题以内
11-20题
21-30题
31-50题
50题以上
请您对目前使用的问卷搭建工具在能源行业调研场景下的整体适配度进行评分（1分完全不适配，5分非常适配）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您是否会向同行业负责员工调研的同事推荐使用批量文本导入的方式来搭建离职调研问卷
一定会推荐
大概率会推荐
不确定，要看功能优化情况
大概率不会推荐
一定不会推荐
从0到10分，您有多大可能将问卷星文本导入功能推荐给其他需要开展员工离职调研的能源行业同行？
您认为哪些因素会影响您选择问卷搭建工具来开展离职调研
题目录入与编辑的效率
数据统计分析的专业度
对行业特定调研场景的适配性
问卷填写的便捷性与员工接受度
数据安全与员工隐私保障能力
工具使用的学习成本
服务支持响应速度
其他
您认为当前能源行业员工离职调研最突出的痛点是
一线员工分布分散，问卷触达与回收难度大
离职员工顾虑较多，真实意愿收集困难
问卷题目设计缺乏行业针对性，分析价值有限
调研数据分散，难以形成可落地的优化建议
问卷搭建与分析耗时过长，人力投入成本高
其他
请您对文本导入后题目的格式识别准确率进行评分（1分准确率极低，5分准确率极高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
如果平台优化针对能源行业的专属导入模板与配套分析功能，您是否愿意在后续离职调研中优先使用相关功能
非常愿意，会第一时间尝试
比较愿意，会在小范围测试后推广使用
持观望态度，要看实际使用效果
不太愿意，现有方式已经满足需求
完全不愿意
结合您在能源行业开展离职调研的实际经验，您对问卷相关功能还有哪些具体的优化建议？